基于化合物库测试的gSpan算法

作     者：许荣斌 谢莹 吴建国 XU Rong-bin;XIE Ying;WU Jian-guo

作者机构：安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039 

基　　金：国家科委创新基金资助项目(06C26213401229) 

出 版 物：《计算机技术与发展》 (Computer Technology and Development)

年 卷 期：2007年第17卷第10期

页      码：58-60,64页

摘      要：gSpan算法是一种基于频繁图的数据挖掘算法。该算法基于无候选人产生的频繁子图，采用深度优先搜索策略挖掘频繁连接子图。由于其设计结构具有连续性以及无候选人产生，算法的性能得以提高，在执行速度上可以达到前人算法如FSG算法的15～100倍。基于化合物库Chemical_340测试发现，该算法能够以卓越性能有效挖掘频繁子图。该算法可以应用在搜索具有相同子结构的化合物研究中，对相关领域研究发展具有重要意义。

主 题 词：gSpan 化合物库 频繁子图 深度优先搜索 

学科分类：08[工学] 0835[0835] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1673-629X.2007.10.017

馆 藏 号：203147024...